Introduction
L'objectif n'est pas d'obtenir des réponses. L'objectif est de clarifier les choses.
Lorsque quelqu'un répond à votre message, que ce soit par un "oui", un "non" ou un vague "dites-moi en plus", votre véritable travail commence : comprendre ce que cette réponse signifie. La personne est-elle réellement intéressée ? Est-elle curieuse, mais ne correspond-elle pas au profil recherché ? Est-elle simplement polie ?
La qualification consiste à répondre à une question simple : Ce prospect vaut-il la peine d'être poursuivi ? Votre capacité à lire et à qualifier correctement ces réponses est ce qui sépare les conversations aléatoires du véritable pipeline.
Voici quelques cas typiques auxquels vous serez confronté :
- Une réponse positive mais générique ("Ça a l'air cool !") : ne vous réjouissez pas trop vite. Essayez de découvrir leur niveau d'intention.
- Une déviation polie ("Ce n'est pas le bon moment") : ce n'est pas un non, mais ce n'est pas non plus un oui. C'est à ce moment-là que l'on étudie le moment ou le cas d'utilisation.
- Une objection technique ("Nous utilisons déjà un autre outil") : une occasion de se différencier - si les autres critères font qu'ils conviennent bien.
La qualification n'est pas réservée aux vendeurs qui cherchent à prendre des rendez-vous. Elle vous aide à établir des priorités, à personnaliser et, ce qui est tout aussi important, à disqualifier les candidats lorsque c'est nécessaire.
Les prospects non qualifiés peuvent vous décourager. Les pistes qualifiées ? Ils sont le moteur de vos résultats.
Comment qualifier les leads dans La Growth Machine ?
La Growth Machine n'utilise pas d'étiquettes rigides comme "Positif" ou "Disqualifié". Elle offre plutôt un espace de travail flexible qui s'adapte à votre cas d'utilisation.
Voici comment ça fonctionne :
- Les étiquettes sont liées à des campagnes
- Chaque prospect ne peut avoir qu'une seule étiquette de qualification par campagne. Si la même personne répond à deux campagnes différentes, elle peut recevoir des étiquettes différentes dans chacune d'elles, ce qui vous permet d'évaluer le succès campagne par campagne.
- La qualification commence par "Qualifier"
- Dès qu'un prospect répond à votre campagne, il est automatiquement étiqueté comme "à qualifier". C'est le signal qui vous permet d'attribuer manuellement une étiquette plus spécifique en fonction du contenu de sa réponse.
- Les étiquettes disponibles sont les suivantes :
- Intéressé
- Mauvais timing
- Appel réservé
- Négocier
- Converti
- Déjà équipé
- Mauvaise cible
- Pas intéressé
- Prêt à acheter
- Contact impossible (par exemple, désinscription)
Ces balises sont regroupées dans des catégories telles que Répondu, Gagné et Perdu, que vous pouvez utiliser pour mesurer les résultats de la campagne. En voici un exemple : "Sur 150 réponses, 30 pistes ont été étiquetées comme intéressées → 20 % de taux de réussite."
- Qualification directement à partir de la boîte de réception
- Vous pouvez étiqueter les prospects directement à partir de la boîte de réception, et l'étiquette sera liée à la dernière campagne qui a contacté le prospect. Cela vous permet de qualifier en temps réel lorsque vous traitez les réponses, sans changer d'interface.
- Tags : actions de déclenchement
- Déclencher des mises à jour du CRM (par exemple, étape du cycle de vie du changement)
- Lancer des flux de travail Zapier ou API
- Enregistrer les événements de qualification dans votre CRM
- Automatisation de l'extérieur du bureau
- LGM détecte les réponses " Out-of-Office " et marque automatiquement ces pistes. La séquence s'interrompt jusqu'à trois jours après la date de retour (si elle est disponible), ou indéfiniment si elle ne l'est pas.
En bref, la qualification de vos prospects à l'aide de balises vous permet d'organiser vos réponses en fonction des ventes, de mesurer avec précision les performances de votre campagne et d'automatiser les suivis et les synchronisations avec le système de gestion de la relation client.
Il ne s'agit pas seulement de savoir qui a répondu. Il s'agit de savoir quoi faire de chaque réponse.
Comment comprendre la portée et la performance ?
Comprendre la portée
Avant d'analyser vos résultats, commencez par une question élémentaire mais essentielle : vos messages ont-ils atteint quelqu'un ?
On ne peut pas optimiser ce qui n'a pas été vu.
Globalement, la "portée" fait référence à la manière dont votre campagne de sensibilisation est diffusée et vue à la fois sur LinkedIn et par courrier électronique. Cela comprend :
- Sur LinkedIn : si vos demandes de connexion sont acceptées.
- Sur le courrier électronique : si vos messages sont délivrés, ouverts ou rebondissent.
Une campagne à faible portée ne signifie pas nécessairement que votre message est erroné, mais que votre domaine n'est pas encore prêt, que votre profil LinkedIn n'est pas optimisé ou que votre liste est obsolète. Si les gens ne voient pas vos messages, ils ne peuvent pas y répondre.
Dans La Growth Machine, vous pouvez obtenir des informations sur la portée en exportant les données de votre campagne. L'exportation fournit des informations détaillées ligne par ligne, y compris :
- si une demande de connexion LinkedIn a été envoyée et acceptée
- si les courriels ont été envoyés et ouverts (si le suivi des courriels ouverts est activé)
- Le nombre de contacts (email ou LinkedIn) envoyés avant que le lead ne réponde.
Cela vous permet de segmenter vos campagnes non seulement en fonction du volume, mais aussi de l'exposition réelle. Vous saurez exactement où commencent les frictions avant même que la phase d'exécution ne commence.
Comprendre les performances
Une fois que vous avez confirmé que les gens voient vos messages, il est temps d'évaluer leur réaction.
Il existe deux types de statistiques dans le domaine de l'émission :
- Top-of-funnel (ce que vous envoyez) : volume, visibilité et points de contact.
- Bas de l'entonnoir (ce qui répond) : engagement, intérêt et conversion.
Dans les premiers temps, c'est le sommet qui indique les points de rupture :
- Faible taux de connexion ? Il s'agit probablement d'un problème de ciblage ou d'un profil LinkedIn peu convaincant.
- Taux d'ouverture faible ? Votre ligne d'objet est peut-être faible ou la réputation de votre domaine est mauvaise.
- Taux de réponse faible ? Votre message est peut-être erroné, trop générique ou mal choisi.
Ces chiffres ne sont pas seulement des indicateurs de performance clés, ce sont des boucles de rétroaction. Ils vous indiquent ce qui doit être corrigé.
Mais ne vous noyez pas dans les données. Concentrez-vous sur ce qui stimule réellement l'apprentissage :
- Taux d'acceptation sur LinkedIn : Vos profils sont-ils suffisamment convaincants pour obtenir des connexions ? Ou est-ce le bon profil pour contacter ces prospects ?
- Taux d'ouverture des e-mails : Vos messages sont-ils vus ?
- Taux de réponse positive : Vous adressez-vous aux bonnes personnes avec le bon message ?
Une fois que vous avez obtenu une base de référence, creusez plus profondément :
- Quel est le personnage qui répond le plus ?
- Quels sont les secteurs qui se convertissent le mieux ?
- Les petites entreprises s'engagent-elles davantage que les grandes ?
La Growth Machine vous donne accès à ce niveau de granularité grâce à ses filtres et à ses exportations de campagnes. En analysant les données de réponse étape par étape, par canal et par lead, vous pouvez suivre ce qui fonctionne, où et pour qui.
Dans les exportations csv de LGM, vous trouverez des colonnes pour :
- Si vous êtes connecté à chaque piste, avec indication de la date de connexion
- Le nombre de fois que chaque prospect ouvre votre e-mail, avec la date de la dernière ouverture de l'e-mail.
- Le nombre de fois que chaque prospect a cliqué sur votre e-mail, avec la date du dernier clic.
- La date de réponse et le contenu de la réponse
- Le statut du chef de file dans la campagne
- Le statut de qualification des prospects - utile pour qualifier les opportunités
Vous pouvez même ajouter des balises de qualification (par exemple, "Intéressé", "Non intéressé") pour comprendre non seulement qui a répondu, mais aussi qui convertit.
Plus important encore : la lecture des statistiques doit conduire à des actions.
Si une séquence ne donne pas les résultats escomptés, ne vous contentez pas de la regarder échouer, adaptez-la.
Changez votre message. Repensez votre timing. Changez de canal. Testez un nouvel angle.
Les statistiques ne sont pas des rapports. Ce sont des outils de diagnostic qui permettent de prendre de meilleures décisions.
Passons maintenant au chapitre 3 : Optimisez vos statistiques !